prueba de data frames edades y nombres

Data Frames

Los data frames son conjunto de datos de renglones y columnas
Puede pensarse que es un conjunto de vectores
En donde cada vector es una columna
Puede ser de distinto tipo de datos

Crear cinco vectores

Nombres
Edades
Generos
Profesiones
Deporte

edades <-c(50,34,45,35,38,36,29,43,40,28,28,
           30,28,45,40,39,28,32,45,35)

nombres <- c("Rubén","Dany","Alma","Carlos","Daniel","Dell","Francisco","Isaac",
            "Javier","Jesus","Laura","Luis","Maria","Verenice","Gabriel","Jeorgina","Claudia","Adriana","Javier","Ernesto")

generos <- c('M','F','F','M','M','M','M','M','M','M','F','M','F','F','M','F',
             'F','F','M','M')

profesiones <-rep(c("Informatica","Sistemas","Civil","Administracion","Arquitectura"),4)

deporte <-rep(c(TRUE,FALSE),10)

Mostralos

*visualizar cada vector

nombres

##  [1] "Rubén"     "Dany"      "Alma"      "Carlos"    "Daniel"    "Dell"     
##  [7] "Francisco" "Isaac"     "Javier"    "Jesus"     "Laura"     "Luis"     
## [13] "Maria"     "Verenice"  "Gabriel"   "Jeorgina"  "Claudia"   "Adriana"  
## [19] "Javier"    "Ernesto"

edades

##  [1] 50 34 45 35 38 36 29 43 40 28 28 30 28 45 40 39 28 32 45 35

generos

##  [1] "M" "F" "F" "M" "M" "M" "M" "M" "M" "M" "F" "M" "F" "F" "M" "F" "F" "F" "M"
## [20] "M"

profesiones

##  [1] "Informatica"    "Sistemas"       "Civil"          "Administracion"
##  [5] "Arquitectura"   "Informatica"    "Sistemas"       "Civil"         
##  [9] "Administracion" "Arquitectura"   "Informatica"    "Sistemas"      
## [13] "Civil"          "Administracion" "Arquitectura"   "Informatica"   
## [17] "Sistemas"       "Civil"          "Administracion" "Arquitectura"

deporte

##  [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
## [13]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

Generar un dataframe

A partir de los cinco vectores

datos <-data.frame(nombres, edades, generos, profesiones, deporte)

datos

##      nombres edades generos    profesiones deporte
## 1      Rubén     50       M    Informatica    TRUE
## 2       Dany     34       F       Sistemas   FALSE
## 3       Alma     45       F          Civil    TRUE
## 4     Carlos     35       M Administracion   FALSE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura    TRUE
## 6       Dell     36       M    Informatica   FALSE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas    TRUE
## 8      Isaac     43       M          Civil   FALSE
## 9     Javier     40       M Administracion    TRUE
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura   FALSE
## 11     Laura     28       F    Informatica    TRUE
## 12      Luis     30       M       Sistemas   FALSE
## 13     Maria     28       F          Civil    TRUE
## 14  Verenice     45       F Administracion   FALSE
## 15   Gabriel     40       M   Arquitectura    TRUE
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica   FALSE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas    TRUE
## 18   Adriana     32       F          Civil   FALSE
## 19    Javier     45       M Administracion    TRUE
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura   FALSE

Acceder a un vector del data.frame

Se utiliza el $

datos$nombres

##  [1] Rubén     Dany      Alma      Carlos    Daniel    Dell      Francisco
##  [8] Isaac     Javier    Jesus     Laura     Luis      Maria     Verenice 
## [15] Gabriel   Jeorgina  Claudia   Adriana   Javier    Ernesto  
## 19 Levels: Adriana Alma Carlos Claudia Daniel Dany Dell Ernesto ... Verenice

datos$deporte

##  [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
## [13]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

Acceder por medio de corchetes []

datos

##      nombres edades generos    profesiones deporte
## 1      Rubén     50       M    Informatica    TRUE
## 2       Dany     34       F       Sistemas   FALSE
## 3       Alma     45       F          Civil    TRUE
## 4     Carlos     35       M Administracion   FALSE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura    TRUE
## 6       Dell     36       M    Informatica   FALSE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas    TRUE
## 8      Isaac     43       M          Civil   FALSE
## 9     Javier     40       M Administracion    TRUE
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura   FALSE
## 11     Laura     28       F    Informatica    TRUE
## 12      Luis     30       M       Sistemas   FALSE
## 13     Maria     28       F          Civil    TRUE
## 14  Verenice     45       F Administracion   FALSE
## 15   Gabriel     40       M   Arquitectura    TRUE
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica   FALSE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas    TRUE
## 18   Adriana     32       F          Civil   FALSE
## 19    Javier     45       M Administracion    TRUE
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura   FALSE

datos[3, ] # Todas las columnas

##   nombres edades generos profesiones deporte
## 3    Alma     45       F       Civil    TRUE

datos[5, c(1,4)] # columna 1 y 4 del renglon 5

##   nombres  profesiones
## 5  Daniel Arquitectura

datos[-5, -5]

##      nombres edades generos    profesiones
## 1      Rubén     50       M    Informatica
## 2       Dany     34       F       Sistemas
## 3       Alma     45       F          Civil
## 4     Carlos     35       M Administracion
## 6       Dell     36       M    Informatica
## 7  Francisco     29       M       Sistemas
## 8      Isaac     43       M          Civil
## 9     Javier     40       M Administracion
## 10     Jesus     28       M   Arquitectura
## 11     Laura     28       F    Informatica
## 12      Luis     30       M       Sistemas
## 13     Maria     28       F          Civil
## 14  Verenice     45       F Administracion
## 15   Gabriel     40       M   Arquitectura
## 16  Jeorgina     39       F    Informatica
## 17   Claudia     28       F       Sistemas
## 18   Adriana     32       F          Civil
## 19    Javier     45       M Administracion
## 20   Ernesto     35       M   Arquitectura

datos[,"nombres"]

##  [1] Rubén     Dany      Alma      Carlos    Daniel    Dell      Francisco
##  [8] Isaac     Javier    Jesus     Laura     Luis      Maria     Verenice 
## [15] Gabriel   Jeorgina  Claudia   Adriana   Javier    Ernesto  
## 19 Levels: Adriana Alma Carlos Claudia Daniel Dany Dell Ernesto ... Verenice

Algunas funciones de dataframes

La función subset()

subset. Es un subconjunto de un conjunto de datos
El resultado de aplicar subset() es un nuevo dataset
Para la practica se generan nuevas variables

losquehacendeporte <- subset(datos, deporte==TRUE)
losquehacendeporte

##      nombres edades generos    profesiones deporte
## 1      Rubén     50       M    Informatica    TRUE
## 3       Alma     45       F          Civil    TRUE
## 5     Daniel     38       M   Arquitectura    TRUE
## 7  Francisco     29       M       Sistemas    TRUE
## 9     Javier     40       M Administracion    TRUE
## 11     Laura     28       F    Informatica    TRUE
## 13     Maria     28       F          Civil    TRUE
## 15   Gabriel     40       M   Arquitectura    TRUE
## 17   Claudia     28       F       Sistemas    TRUE
## 19    Javier     45       M Administracion    TRUE

lasmujeres <- subset(datos, generos=='F')
lasmujeres

##     nombres edades generos    profesiones deporte
## 2      Dany     34       F       Sistemas   FALSE
## 3      Alma     45       F          Civil    TRUE
## 11    Laura     28       F    Informatica    TRUE
## 13    Maria     28       F          Civil    TRUE
## 14 Verenice     45       F Administracion   FALSE
## 16 Jeorgina     39       F    Informatica   FALSE
## 17  Claudia     28       F       Sistemas    TRUE
## 18  Adriana     32       F          Civil   FALSE

muj.depor.sist <- subset(datos, generos=='F' & deporte==TRUE & profesiones=='Sistemas')

muj.depor.sist

##    nombres edades generos profesiones deporte
## 17 Claudia     28       F    Sistemas    TRUE

contar registros y determinar los nombres

nrow() cuenta registros de un dataframe

n <- nrow(datos)
n

## [1] 20

ncols <- ncol(datos)
ncols

## [1] 5

names(datos)

## [1] "nombres"     "edades"      "generos"     "profesiones" "deporte"

otrosdatos <- datos

colnames(otrosdatos) <- c("nom",'eda','gen','pro','dep')

otrosdatos

##          nom eda gen            pro   dep
## 1      Rubén  50   M    Informatica  TRUE
## 2       Dany  34   F       Sistemas FALSE
## 3       Alma  45   F          Civil  TRUE
## 4     Carlos  35   M Administracion FALSE
## 5     Daniel  38   M   Arquitectura  TRUE
## 6       Dell  36   M    Informatica FALSE
## 7  Francisco  29   M       Sistemas  TRUE
## 8      Isaac  43   M          Civil FALSE
## 9     Javier  40   M Administracion  TRUE
## 10     Jesus  28   M   Arquitectura FALSE
## 11     Laura  28   F    Informatica  TRUE
## 12      Luis  30   M       Sistemas FALSE
## 13     Maria  28   F          Civil  TRUE
## 14  Verenice  45   F Administracion FALSE
## 15   Gabriel  40   M   Arquitectura  TRUE
## 16  Jeorgina  39   F    Informatica FALSE
## 17   Claudia  28   F       Sistemas  TRUE
## 18   Adriana  32   F          Civil FALSE
## 19    Javier  45   M Administracion  TRUE
## 20   Ernesto  35   M   Arquitectura FALSE

Graficar barras

Graficar nombres y edades

barplot(datos$edades, names.arg = datos$nombres)

prueba de data frames edades y nombres

Laura de los Rios

25/4/2020

Data Frames

Crear cinco vectores

Mostralos

Generar un dataframe

Acceder a un vector del data.frame

Acceder por medio de corchetes []

Algunas funciones de dataframes

La función subset()

contar registros y determinar los nombres

Graficar barras

Graficar nombres y edades